Análise da Paisagem

Aula 14 - Exercício: Identificação de Feições e Padrões
Curso de Geografia

Luiz Diego Vidal Santos

Universidade Estadual de Feira de Santana (UEFS)

2026-04-08

Visão Geral da Aula

Tópicos

  • 1 Roteiro do exercício prático
  • 2 Composições coloridas na área de estudo
  • 3 Cálculo e interpretação de índices (NDVI, NDWI)
  • 4 Identificação e mapeamento de feições
  • 5 Comparação com MapBiomas
  • 6 Discussão e síntese

Objetivo da Aula

Aplicar os fundamentos de sensoriamento remoto da Aula 13 em exercício prático orientado: acessar imagens Sentinel-2, gerar composições e índices, identificar feições e padrões de uso/cobertura na área de estudo.

1 - ROTEIRO DO EXERCÍCIO

Estrutura da atividade prática

Etapas (80 min)

Etapa Atividade Tempo
1 Acesso à imagem e composições 15 min
2 Cálculo de NDVI e NDWI 15 min
3 Identificação de feições 20 min
4 Comparação com MapBiomas 15 min
5 Discussão e síntese 15 min

Materiais necessários

  • Computador com acesso à internet
  • Conta no Google Earth Engine (GEE)
  • QGIS instalado (opcional para visualização local)
  • Shapefile/GeoJSON da área de estudo (Aula 08)
  • Slides da Aula 13 (referência)

O que será produzido

Ao final da aula, cada estudante terá:

  1. Três composições coloridas da área de estudo:
    • Cor verdadeira (B4-B3-B2)
    • Falsa cor vegetação (B8-B4-B3)
    • SWIR (B12-B8-B4)
  2. Dois mapas de índices:
    • NDVI (com legenda de classes)
    • NDWI (com delimitação de corpos d’água)
  3. Tabela de feições identificadas com:
    • Tipo de feição (classe)
    • Localização (coordenadas ou descrição)
    • Evidência espectral (como foi identificada)
    • Observações
  4. Comparação qualitativa com MapBiomas

Esse material será incorporado ao dossiê como evidência de sensoriamento remoto.

2 - COMPOSIÇÕES COLORIDAS

Etapa 1: acessar imagem e gerar composições

No Google Earth Engine

// 1. Definir área de estudo
var area = ee.FeatureCollection('projects/...')
  // ou usar geometria desenhada

// 2. Filtrar Sentinel-2 (Level-2A)
var imagem = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S2_SR')
  .filterBounds(area)
  .filterDate('2025-06-01', '2025-12-31')
  .filter(ee.Filter.lt('CLOUDY_PIXEL_PERCENTAGE', 20))
  .median()
  .clip(area);

// 3. Composição cor verdadeira
Map.addLayer(imagem, 
  {bands: ['B4','B3','B2'], min: 0, max: 3000},
  'Cor verdadeira');

// 4. Composição falsa cor (vegetação)
Map.addLayer(imagem, 
  {bands: ['B8','B4','B3'], min: 0, max: 4000},
  'Falsa cor vegetação');

// 5. Composição SWIR
Map.addLayer(imagem, 
  {bands: ['B12','B8','B4'], min: 0, max: 4000},
  'SWIR');

O que observar em cada composição

Cor verdadeira (B4-B3-B2):

  • Vegetação aparece em tons de verde
  • Solo exposto em bege/marrom
  • Água em azul escuro/preto
  • Semelhante ao que o olho vê

Falsa cor vegetação (B8-B4-B3):

  • Vegetação densa em vermelho vivo
  • Vegetação rala em rosa/vermelho claro
  • Solo exposto em ciano/azul claro
  • Água em preto

SWIR (B12-B8-B4):

  • Vegetação em verde
  • Solo seco/exposto em magenta/rosa
  • Áreas queimadas em vermelho escuro
  • Água em azul escuro

3 - ÍNDICES ESPECTRAIS

Etapa 2: cálculo de NDVI e NDWI

NDVI no GEE

// Calcular NDVI
var ndvi = imagem.normalizedDifference(['B8','B4'])
  .rename('NDVI');

// Visualizar com paleta de cores
var paletaNDVI = {
  min: -0.2, max: 0.8,
  palette: ['red','orange','yellow',
            'lightgreen','green','darkgreen']
};
Map.addLayer(ndvi, paletaNDVI, 'NDVI');

Interpretação do NDVI

Classe Faixa Cor na paleta
Água/solo nu < 0,1 Vermelho
Solo exposto / veg. rala 0,1-0,2 Laranja
Pastagem degradada 0,2-0,3 Amarelo
Pastagem / caatinga aberta 0,3-0,5 Verde claro
Vegetação arbórea 0,5-0,7 Verde
Floresta densa > 0,7 Verde escuro

NDWI no GEE

// Calcular NDWI
var ndwi = imagem.normalizedDifference(['B3','B8'])
  .rename('NDWI');

// Visualizar
var paletaNDWI = {
  min: -0.5, max: 0.5,
  palette: ['brown','white','cyan','blue']
};
Map.addLayer(ndwi, paletaNDWI, 'NDWI');

// Máscara de água (NDWI > 0)
var agua = ndwi.gt(0);
Map.addLayer(agua.selfMask(), 
  {palette: ['blue']}, 'Corpos d\'água');

Tarefa

  1. Gere os mapas de NDVI e NDWI
  2. Identifique as faixas de NDVI predominantes na área
  3. Delimite corpos d’água com a máscara NDWI > 0
  4. Exporte ou capture as imagens para o dossiê
  5. Registre: qual a faixa de NDVI mais frequente? O que isso indica sobre a paisagem?

4 - IDENTIFICAÇÃO DE FEIÇÕES

Etapa 3: mapeamento de feições

Roteiro de identificação

Usando as composições e índices, identifique na área de estudo:

  1. Fragmentos de vegetação nativa
    • Localização, tamanho aproximado, forma
    • Evidência: cor vermelha em falsa cor; NDVI > 0,5
  2. Matriz da paisagem
    • Classe dominante (pastagem? agricultura?)
    • Evidência: NDVI, composição, contexto
  3. Corpos d’água
    • Rios, açudes, reservatórios
    • Evidência: NDWI > 0; cor escura em infravermelho
  4. Solo exposto / áreas degradadas
    • Manchas claras em falsa cor; NDVI < 0,2
    • Contexto: encosta? margem? estrada?
  5. Infraestrutura / área urbana
    • Padrão geométrico, textura lisa
    • Evidência: NDBI, composição SWIR
  6. Feições lineares
    • Rios, estradas, limites de propriedade, cercas vivas

Tabela de feições (modelo)

# Feição Classe Evidência espectral Observação
1 Fragmento mata ciliar Vegetação arbórea NDVI 0,62; vermelho vivo em falsa cor ~ 5 ha, margens do rio principal
2 Pastagem degradada Solo exposto/pastagem NDVI 0,15; tom rosado em falsa cor Encosta com sinais de erosão
3 Açude Água NDWI 0,35; preto em NIR ~ 1 ha, próximo à sede da fazenda
4 Pivô de irrigação Agricultura NDVI 0,55; padrão circular Cultura irrigada
5 Estrada vicinal Infraestrutura NDVI ~0; linha clara em todas composições Conecta BR a comunidade

Mínimo: 6 feições identificadas, com evidência espectral documentada.

5 - COMPARAÇÃO COM MAPBIOMAS

Etapa 4: validação cruzada

Acesso ao MapBiomas

  1. Acessar mapbiomas.org
  2. Ir em Mapas e Dados → Plataforma
  3. Navegar até a área de estudo
  4. Selecionar ano mais recente disponível
  5. Comparar as classes MapBiomas com as feições identificadas

Perguntas-guia

  • As classes que você identificou coincidem com as do MapBiomas?
  • discordâncias? Onde e por quê?
  • O MapBiomas omite alguma feição que você identificou?
  • Alguma classe do MapBiomas não faz sentido na sua análise?

Discordâncias são normais e esperadas - diferenças de resolução (30 m MapBiomas vs. 10 m Sentinel-2) e método (automático vs. visual).

Modelo de comparação

Feição Sua classificação MapBiomas Concorda? Comentário
Fragmento 1 Mata ciliar Formação florestal ✅ Sim Boa concordância
Pastagem N Pastagem degradada Pastagem ✅ Parcial MapBiomas não distingue degradação
Solo exposto Solo exposto (erosão) Pastagem ❌ Não Resolução 30 m não detectou
Açude Corpo d’água Corpo d’água ✅ Sim -
Pivô Cultura irrigada Agricultura ✅ Sim -

Reflexão

“O mapa não é o território.” A classificação automática tem limitações (resolução, método, época). A interpretação visual do analista complementa a classificação automática - e vice-versa.

6 - DISCUSSÃO E SÍNTESE

Etapa 5: discussão coletiva

Questões para discussão

  1. Composição mais útil: qual composição foi mais informativa para a sua área? Por quê?

  2. NDVI como evidência: que informação o NDVI trouxe que não era visível na composição RGB?

  3. Limitações: que feições foram difíceis de identificar por SR? O que seria necessário para melhorar?

  4. Escala e resolução: se usássemos Landsat (30 m) em vez de Sentinel-2 (10 m), que feições seriam perdidas?

  5. Temporal: em que época do ano a imagem foi adquirida? Como a sazonalidade pode afetar a interpretação?

Entrega da Aula 14

Formato: documento ou pasta digital contendo:

  1. Capturas das 3 composições coloridas (com legenda)
  2. Mapas de NDVI e NDWI (com legenda)
  3. Tabela de feições identificadas (≥ 6 feições)
  4. Tabela de comparação com MapBiomas
  5. 1 parágrafo de síntese: “O que o SR revelou sobre a paisagem da área de estudo?”

Prazo: próxima semana (antes da Aula 15)

Este material será incorporado ao dossiê como segunda camada de evidência (após a cartografia temática da Aula 08).

Síntese da Aula 14

O que fizemos hoje

  1. Acessamos imagem Sentinel-2 no GEE para a área de estudo
  2. Geramos composições coloridas - cor verdadeira, falsa cor, SWIR
  3. Calculamos índices - NDVI (vegetação) e NDWI (água)
  4. Identificamos feições - fragmentos, pastagem, solo exposto, água, infraestrutura
  5. Comparamos com MapBiomas - concordâncias e discordâncias
  6. Discutimos limitações - resolução, sazonalidade, método

Obrigado!

Luiz Diego Vidal Santos

Universidade Estadual de Feira de Santana (UEFS)

Análise da Paisagem - Aula 14